MongoDB中游标的使用

MongoDB中find()函数返回一个游标，客户端通过对游标进行一些设置就能对查询结果进行有效地控制，如可以限制查询得到的结果数量、跳过部分结果、或对结果集按任意键进行排序等！我们之前在Shell中进行操作，都是直接使用find()函数，并没有使用其返回值，如：

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print ?

1. > for(var i=0; i<100; i++){  
2. … db.coll.insert({”x” : i});  
3. … }  
4. > db.coll.find();  
5. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf89”), “x” : 25 }  
6. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8a”), “x” : 26 }  
7. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8b”), “x” : 27 }  
8. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8c”), “x” : 28 }  
9. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8d”), “x” : 29 }  
10. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8e”), “x” : 30 }  
11. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8f”), “x” : 31 }  
12. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf90”), “x” : 32 }  
13. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf91”), “x” : 33 }  
14. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf92”), “x” : 34 }  
15. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf93”), “x” : 35 }  
16. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf94”), “x” : 36 }  
17. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf95”), “x” : 37 }  
18. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf96”), “x” : 38 }  
19. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf97”), “x” : 39 }  
20. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf98”), “x” : 40 }  
21. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf99”), “x” : 41 }  
22. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf9a”), “x” : 42 }  
23. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf9b”), “x” : 43 }  
24. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf9c”), “x” : 44 }  
25. has more  
26. >  

> for(var i=0; i<100; i++){
... db.coll.insert({"x" : i});
... }
> db.coll.find();
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf89"), "x" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8a"), "x" : 26 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8b"), "x" : 27 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8c"), "x" : 28 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8d"), "x" : 29 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8e"), "x" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8f"), "x" : 31 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf90"), "x" : 32 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf91"), "x" : 33 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf92"), "x" : 34 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf93"), "x" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf94"), "x" : 36 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf95"), "x" : 37 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf96"), "x" : 38 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf97"), "x" : 39 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf98"), "x" : 40 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf99"), "x" : 41 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf9a"), "x" : 42 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf9b"), "x" : 43 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf9c"), "x" : 44 }
has more
>

我们先通过JavaScript脚本向集合中填充100条文档，然后直接调用find函数。其会自动递归find返回的游标，将前20条数据展示在shell中。如果我们通过变量保留find函数的返回值，其不会自动进行遍历显示操作：

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1. > var cursor = db.coll.find();  
2. >  

> var cursor = db.coll.find();
>

这样做，实际发生的是，调用完find后，此时Shell并不会去真正地访问数据库，而是等待开始要求获得结果的时候才向数据库发送查询请求！我们此时可以对这个游标进行各种设置，然后调用游标的hashNext()或next()方法，这样就会真正访问数据库，这是一个懒加载的过程。如下：

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print ?

1. > var cursor = db.coll.find();  
2. > while(cursor.hasNext()){  
3. … var doc = cursor.next();  
4. … // do stuff with doc  
5. … };  
6. >  

> var cursor = db.coll.find();
> while(cursor.hasNext()){
... var doc = cursor.next();
... // do stuff with doc
... };
>

上述代码中，当调用cursor.hasNext()时，查询被发往数据库，默认会返回前100条文档或者前4M的数据（两者之中较小的），这样下次next或hasNext都是本地调用了！当这组数据被遍历完毕，hasNext会导致再次去访问数据库，直到所有结果被返回！

【游标的操作】

上面提到了，当获得游标后，我们可以先对游标进行处理后，再让访问数据库的动作按照我们的意愿发生。这里有3个函数可以在处理游标时使用：limit、skip、sort。limit是限制游标返回的数量，指定了上限；skip是忽略前面的部分文档，如果文档总数量小于忽略的数量，则返回空集合；sort对得到的子集合进行排序，可以按照多个键进行正反排序！对游标的操作有一个技巧就是，操作游标的函数返回的都是游标，所以可以组成方法链调用，如下：

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1. > db.fruitprice.find();  
2. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
3. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
4. { ”_id” : ObjectId(“5023a1db7dceac1a6dacb0b7”), “apple” : 8, “orange” : 4, “tomato” : 3 }  
5. { ”_id” : ObjectId(“5023a1eb7dceac1a6dacb0b8”), “apple” : 9, “orange” : 5, “grape” : 12 }  
6. { ”_id” : ObjectId(“5023a2037dceac1a6dacb0b9”), “melon” : 7, “orange” : 3, “grape” : 11 }  
7. > db.fruitprice.find().sort({”apple”:1, “banana”:-1});  
8. { ”_id” : ObjectId(“5023a2037dceac1a6dacb0b9”), “melon” : 7, “orange” : 3, “grape” : 11 }  
9. { ”_id” : ObjectId(“5023a1db7dceac1a6dacb0b7”), “apple” : 8, “orange” : 4, “tomato” : 3 }  
10. { ”_id” : ObjectId(“5023a1eb7dceac1a6dacb0b8”), “apple” : 9, “orange” : 5, “grape” : 12 }  
11. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
12. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
13. > db.fruitprice.find().skip(1).limit(3).sort({”apple”:1, “banana”:-1});  
14. { ”_id” : ObjectId(“5023a1db7dceac1a6dacb0b7”), “apple” : 8, “orange” : 4, “tomato” : 3 }  
15. { ”_id” : ObjectId(“5023a1eb7dceac1a6dacb0b8”), “apple” : 9, “orange” : 5, “grape” : 12 }  
16. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
17. >  

> db.fruitprice.find();
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1db7dceac1a6dacb0b7"), "apple" : 8, "orange" : 4, "tomato" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1eb7dceac1a6dacb0b8"), "apple" : 9, "orange" : 5, "grape" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("5023a2037dceac1a6dacb0b9"), "melon" : 7, "orange" : 3, "grape" : 11 }
> db.fruitprice.find().sort({"apple":1, "banana":-1});
{ "_id" : ObjectId("5023a2037dceac1a6dacb0b9"), "melon" : 7, "orange" : 3, "grape" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1db7dceac1a6dacb0b7"), "apple" : 8, "orange" : 4, "tomato" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1eb7dceac1a6dacb0b8"), "apple" : 9, "orange" : 5, "grape" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
> db.fruitprice.find().skip(1).limit(3).sort({"apple":1, "banana":-1});
{ "_id" : ObjectId("5023a1db7dceac1a6dacb0b7"), "apple" : 8, "orange" : 4, "tomato" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1eb7dceac1a6dacb0b8"), "apple" : 9, "orange" : 5, "grape" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
>

上述，共执行了3次查询：

第一次只执行了find函数，返回了一个集合，没有顺序！

第二次，我们让其按照键”apple” 键”banana”排序，键”apple”升序（>0的数字），键“banana”降序(<0的数字)，即先按找键“apple”升序排，对于键“apple”相等的文档，则按照键“banana”降序排！我们看到，按照这种方式排，没有键“apple”（即键“apple”值为null）的文档排在了第一位，这是在mongodb中，针对相同键不同类型值有一个默认顺序，我们后面会提到！

第三次，我们使用了三个函数来设置游标。这三个函数的关系是，在数据库服务器端，先执行sort，然后再排好序的文档上执行skip，最后按照limit设定的最大数量返回文档子集即可。

【相同键不同类型值的比较顺序】

按照键排序时，MongoDB中对于键并不会强制其值是什么类型，我们在实际中也会遇到同一个键，一个文档中为串在另一个文档中为数字，这种文档在排序时是任何进行的呢？MongoDB中，有一个预先定义的顺序，从小到大，依次为：

（1）：最小值

（2）：null

（3）：数字（整型，长整型，双精度）

（4）：字符串

（5）：对象/文档

（6）：数组

（7）：二进制数据

（8）：对象ID

（9）：布尔值

（10）：日期型

（11）：时间戳

（12）：正则表达式

（13）：最大值

在上述第二种查询中，我们按键“apple”查，在一个文档中缺少这个键，即在这个文档中这个键的值为null，在其他文档中该键的值都是数字，按照上述顺序，缺少这个键的文档按升序排理应排在前面！

【避免使用skip略过大量结果】

使用skip略过少量文档效率不会有什么影响，如果略过大量结果，则可能会产生性能瓶颈！对于skip，我们通常的应用可能是在分页时！对于分页，我们有两种方式来应对：

1. 将分页的处理放在应用层，即将数据全部查出，然后在应用层处理分页显示！这就是通常所说的伪分页！

2. 如果分页必须在数据库端进行，这通常是数据量太大的情况！这时，我们先尝试使用skip操作，如果出现性能瓶颈，我们只能根据一个排序键，在获取下页数据时，首先根据上一页最后一个文档中该键的值来查询文档，最后排序截取即可！这样就可以避免使用skip！

【高级查询选项】

查询分为普通查询和包装查询，我们上面演示的各种查询方式都是普通查询， 如下我们再演示一个：

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1. > db.fruitprice.find({“apple”:10}).sort({“banana”:1});  
2. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
3. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
4. >  

> db.fruitprice.find({"apple":10}).sort({"banana":1});
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
>

上述查询我们转换为包装形式的写法是：

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1. > db.fruitprice.find({“$query"</span><span>&nbsp;:&nbsp;{</span><span class="string">"apple"</span><span>&nbsp;:&nbsp;10},&nbsp;</span><span class="string">"$orderby” : {“banana” : 1}});  
2. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
3. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
4. >  

> db.fruitprice.find({"$query" : {"apple" : 10}, "$orderby" : {"banana" : 1}});
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
>

我们的所有查询在发送到数据库端时，都被提前转换成了包装形式！包装形式就是额外使用了一些键，如上述的”$query"，"$orderby”。我们还有如下一些有用的键可用：

1. $maxscan : integer  指定查询时最多扫描文档的数量

2. $min : document   查询的开始条件

3. $max : document   查询的结束条件

4. $hint : document  指定服务器使用哪些索引进行查询

5. $explain : boolean 获取查询细节，如用到的索引，结果数量，耗时等，类似于关系数据库这边查看执行计划。并不会真正执行查询

6. $snapshot : boolean 确保查询的结果是在查询执行那一刻的一致快照！这个在后面还会提到！

【获取一致结果】

我们从MongoDB中获取到数据后，通常会执行这种操作：对文档进行处理后，即时地更新到数据库中！这时对于大量文档的情况有可能产生一个问题，我来描述一下：前面提到了，我们从数据库端调用游标的hasNext时，数据库默认会返回100条文档给我们，我们开始操作。假设对于一个文档，我们增大了其大小，并且超高了MongoDB为文档设置的预留区域，这时我们将这条文档更新到数据库中，数据库没法将其放置在其原始位置上，只能将其移动，通常会移动到集合末尾！这样我们再次获取文档时，有可能又得到这条以被修改的文档！！

应对这个问题，我们的方法就是对查询结果进行快照！如果使用了上面提到的“$snapshop”选项，查询就是针对不变的集合视图运行的！这点我们只是描述一下，实际情况中可以不用担心了，因为MongoDB中，所有返回一组的查询实际都进行了快照！

MongoDB中find()函数返回一个游标，客户端通过对游标进行一些设置就能对查询结果进行有效地控制，如可以限制查询得到的结果数量、跳过部分结果、或对结果集按任意键进行排序等！我们之前在Shell中进行操作，都是直接使用find()函数，并没有使用其返回值，如：

[javascript] view plain copy

print ?

1. > for(var i=0; i<100; i++){  
2. … db.coll.insert({”x” : i});  
3. … }  
4. > db.coll.find();  
5. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf89”), “x” : 25 }  
6. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8a”), “x” : 26 }  
7. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8b”), “x” : 27 }  
8. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8c”), “x” : 28 }  
9. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8d”), “x” : 29 }  
10. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8e”), “x” : 30 }  
11. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf8f”), “x” : 31 }  
12. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf90”), “x” : 32 }  
13. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf91”), “x” : 33 }  
14. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf92”), “x” : 34 }  
15. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf93”), “x” : 35 }  
16. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf94”), “x” : 36 }  
17. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf95”), “x” : 37 }  
18. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf96”), “x” : 38 }  
19. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf97”), “x” : 39 }  
20. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf98”), “x” : 40 }  
21. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf99”), “x” : 41 }  
22. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf9a”), “x” : 42 }  
23. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf9b”), “x” : 43 }  
24. { ”_id” : ObjectId(“5023997e1ed370450fbdcf9c”), “x” : 44 }  
25. has more  
26. >  

> for(var i=0; i<100; i++){
... db.coll.insert({"x" : i});
... }
> db.coll.find();
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf89"), "x" : 25 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8a"), "x" : 26 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8b"), "x" : 27 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8c"), "x" : 28 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8d"), "x" : 29 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8e"), "x" : 30 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf8f"), "x" : 31 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf90"), "x" : 32 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf91"), "x" : 33 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf92"), "x" : 34 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf93"), "x" : 35 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf94"), "x" : 36 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf95"), "x" : 37 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf96"), "x" : 38 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf97"), "x" : 39 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf98"), "x" : 40 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf99"), "x" : 41 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf9a"), "x" : 42 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf9b"), "x" : 43 }
{ "_id" : ObjectId("5023997e1ed370450fbdcf9c"), "x" : 44 }
has more
>

我们先通过JavaScript脚本向集合中填充100条文档，然后直接调用find函数。其会自动递归find返回的游标，将前20条数据展示在shell中。如果我们通过变量保留find函数的返回值，其不会自动进行遍历显示操作：

[javascript] view plain copy

print ?

1. > var cursor = db.coll.find();  
2. >  

> var cursor = db.coll.find();
>

这样做，实际发生的是，调用完find后，此时Shell并不会去真正地访问数据库，而是等待开始要求获得结果的时候才向数据库发送查询请求！我们此时可以对这个游标进行各种设置，然后调用游标的hashNext()或next()方法，这样就会真正访问数据库，这是一个懒加载的过程。如下：

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print ?

1. > var cursor = db.coll.find();  
2. > while(cursor.hasNext()){  
3. … var doc = cursor.next();  
4. … // do stuff with doc  
5. … };  
6. >  

> var cursor = db.coll.find();
> while(cursor.hasNext()){
... var doc = cursor.next();
... // do stuff with doc
... };
>

上述代码中，当调用cursor.hasNext()时，查询被发往数据库，默认会返回前100条文档或者前4M的数据（两者之中较小的），这样下次next或hasNext都是本地调用了！当这组数据被遍历完毕，hasNext会导致再次去访问数据库，直到所有结果被返回！

【游标的操作】

上面提到了，当获得游标后，我们可以先对游标进行处理后，再让访问数据库的动作按照我们的意愿发生。这里有3个函数可以在处理游标时使用：limit、skip、sort。limit是限制游标返回的数量，指定了上限；skip是忽略前面的部分文档，如果文档总数量小于忽略的数量，则返回空集合；sort对得到的子集合进行排序，可以按照多个键进行正反排序！对游标的操作有一个技巧就是，操作游标的函数返回的都是游标，所以可以组成方法链调用，如下：

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1. > db.fruitprice.find();  
2. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
3. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
4. { ”_id” : ObjectId(“5023a1db7dceac1a6dacb0b7”), “apple” : 8, “orange” : 4, “tomato” : 3 }  
5. { ”_id” : ObjectId(“5023a1eb7dceac1a6dacb0b8”), “apple” : 9, “orange” : 5, “grape” : 12 }  
6. { ”_id” : ObjectId(“5023a2037dceac1a6dacb0b9”), “melon” : 7, “orange” : 3, “grape” : 11 }  
7. > db.fruitprice.find().sort({”apple”:1, “banana”:-1});  
8. { ”_id” : ObjectId(“5023a2037dceac1a6dacb0b9”), “melon” : 7, “orange” : 3, “grape” : 11 }  
9. { ”_id” : ObjectId(“5023a1db7dceac1a6dacb0b7”), “apple” : 8, “orange” : 4, “tomato” : 3 }  
10. { ”_id” : ObjectId(“5023a1eb7dceac1a6dacb0b8”), “apple” : 9, “orange” : 5, “grape” : 12 }  
11. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
12. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
13. > db.fruitprice.find().skip(1).limit(3).sort({”apple”:1, “banana”:-1});  
14. { ”_id” : ObjectId(“5023a1db7dceac1a6dacb0b7”), “apple” : 8, “orange” : 4, “tomato” : 3 }  
15. { ”_id” : ObjectId(“5023a1eb7dceac1a6dacb0b8”), “apple” : 9, “orange” : 5, “grape” : 12 }  
16. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
17. >  

> db.fruitprice.find();
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1db7dceac1a6dacb0b7"), "apple" : 8, "orange" : 4, "tomato" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1eb7dceac1a6dacb0b8"), "apple" : 9, "orange" : 5, "grape" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("5023a2037dceac1a6dacb0b9"), "melon" : 7, "orange" : 3, "grape" : 11 }
> db.fruitprice.find().sort({"apple":1, "banana":-1});
{ "_id" : ObjectId("5023a2037dceac1a6dacb0b9"), "melon" : 7, "orange" : 3, "grape" : 11 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1db7dceac1a6dacb0b7"), "apple" : 8, "orange" : 4, "tomato" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1eb7dceac1a6dacb0b8"), "apple" : 9, "orange" : 5, "grape" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
> db.fruitprice.find().skip(1).limit(3).sort({"apple":1, "banana":-1});
{ "_id" : ObjectId("5023a1db7dceac1a6dacb0b7"), "apple" : 8, "orange" : 4, "tomato" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("5023a1eb7dceac1a6dacb0b8"), "apple" : 9, "orange" : 5, "grape" : 12 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
>

上述，共执行了3次查询：

第一次只执行了find函数，返回了一个集合，没有顺序！

第二次，我们让其按照键”apple” 键”banana”排序，键”apple”升序（>0的数字），键“banana”降序(<0的数字)，即先按找键“apple”升序排，对于键“apple”相等的文档，则按照键“banana”降序排！我们看到，按照这种方式排，没有键“apple”（即键“apple”值为null）的文档排在了第一位，这是在mongodb中，针对相同键不同类型值有一个默认顺序，我们后面会提到！

第三次，我们使用了三个函数来设置游标。这三个函数的关系是，在数据库服务器端，先执行sort，然后再排好序的文档上执行skip，最后按照limit设定的最大数量返回文档子集即可。

【相同键不同类型值的比较顺序】

按照键排序时，MongoDB中对于键并不会强制其值是什么类型，我们在实际中也会遇到同一个键，一个文档中为串在另一个文档中为数字，这种文档在排序时是任何进行的呢？MongoDB中，有一个预先定义的顺序，从小到大，依次为：

（1）：最小值

（2）：null

（3）：数字（整型，长整型，双精度）

（4）：字符串

（5）：对象/文档

（6）：数组

（7）：二进制数据

（8）：对象ID

（9）：布尔值

（10）：日期型

（11）：时间戳

（12）：正则表达式

（13）：最大值

在上述第二种查询中，我们按键“apple”查，在一个文档中缺少这个键，即在这个文档中这个键的值为null，在其他文档中该键的值都是数字，按照上述顺序，缺少这个键的文档按升序排理应排在前面！

【避免使用skip略过大量结果】

使用skip略过少量文档效率不会有什么影响，如果略过大量结果，则可能会产生性能瓶颈！对于skip，我们通常的应用可能是在分页时！对于分页，我们有两种方式来应对：

1. 将分页的处理放在应用层，即将数据全部查出，然后在应用层处理分页显示！这就是通常所说的伪分页！

2. 如果分页必须在数据库端进行，这通常是数据量太大的情况！这时，我们先尝试使用skip操作，如果出现性能瓶颈，我们只能根据一个排序键，在获取下页数据时，首先根据上一页最后一个文档中该键的值来查询文档，最后排序截取即可！这样就可以避免使用skip！

【高级查询选项】

查询分为普通查询和包装查询，我们上面演示的各种查询方式都是普通查询， 如下我们再演示一个：

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1. > db.fruitprice.find({“apple”:10}).sort({“banana”:1});  
2. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
3. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
4. >  

> db.fruitprice.find({"apple":10}).sort({"banana":1});
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
>

上述查询我们转换为包装形式的写法是：

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1. > db.fruitprice.find({“$query"</span><span>&nbsp;:&nbsp;{</span><span class="string">"apple"</span><span>&nbsp;:&nbsp;10},&nbsp;</span><span class="string">"$orderby” : {“banana” : 1}});  
2. { ”_id” : ObjectId(“50226ba63becfacce6a22a5c”), “apple” : 10, “watermelon” : 3, “pear” : 3 }  
3. { ”_id” : ObjectId(“50226b4c3becfacce6a22a5b”), “apple” : 10, “banana” : 6, “pear” : 3 }  
4. >  

> db.fruitprice.find({"$query" : {"apple" : 10}, "$orderby" : {"banana" : 1}});
{ "_id" : ObjectId("50226ba63becfacce6a22a5c"), "apple" : 10, "watermelon" : 3, "pear" : 3 }
{ "_id" : ObjectId("50226b4c3becfacce6a22a5b"), "apple" : 10, "banana" : 6, "pear" : 3 }
>

我们的所有查询在发送到数据库端时，都被提前转换成了包装形式！包装形式就是额外使用了一些键，如上述的”$query"，"$orderby”。我们还有如下一些有用的键可用：

1. $maxscan : integer  指定查询时最多扫描文档的数量

2. $min : document   查询的开始条件

3. $max : document   查询的结束条件

4. $hint : document  指定服务器使用哪些索引进行查询

5. $explain : boolean 获取查询细节，如用到的索引，结果数量，耗时等，类似于关系数据库这边查看执行计划。并不会真正执行查询

6. $snapshot : boolean 确保查询的结果是在查询执行那一刻的一致快照！这个在后面还会提到！

【获取一致结果】

我们从MongoDB中获取到数据后，通常会执行这种操作：对文档进行处理后，即时地更新到数据库中！这时对于大量文档的情况有可能产生一个问题，我来描述一下：前面提到了，我们从数据库端调用游标的hasNext时，数据库默认会返回100条文档给我们，我们开始操作。假设对于一个文档，我们增大了其大小，并且超高了MongoDB为文档设置的预留区域，这时我们将这条文档更新到数据库中，数据库没法将其放置在其原始位置上，只能将其移动，通常会移动到集合末尾！这样我们再次获取文档时，有可能又得到这条以被修改的文档！！

应对这个问题，我们的方法就是对查询结果进行快照！如果使用了上面提到的“$snapshop”选项，查询就是针对不变的集合视图运行的！这点我们只是描述一下，实际情况中可以不用担心了，因为MongoDB中，所有返回一组的查询实际都进行了快照！